阿里程序员工作小技巧：理解CPU分支预测，提高代码效率

「爱情、让人受尽委屈。」 2022-02-22 05:40 205阅读 0赞

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本文来自阿里巴巴中间件技术团队的程序员断岭，他是阿里微服务开源项目Dubbo的项目组成员，也是Java线上诊断开源项目Arthas的负责人。

## 一 、基础概念 ##

a. Dubbo: 是一款高性能、轻量级的开源Java RPC框架，提供了三大核心能力：面向接口的远程方法调用，智能容错和负载均衡，以及服务自动注册和发现；

b. ChannelEventRunnable： Dubbo 里所有网络事件的回调接口；

c. JMH：即Java Microbenchmark Harness，是专门用于代码微基准测试的工具套件。在性能优化的过程中，可以使用JMH对优化的结果进行量化的分析。

## 二、需求缘起： ##

在Stack Overflow上有一个非常著名的问题：为什么处理有序数组要比非有序数组快？从问题的结论来看，是分支预测对代码运行效率的提升起到了非常重要的作用。

现今的CPU是都支持分支预测(branch prediction)和指令流水线(instruction pipeline)，这俩的结合可以极大的提高CPU的工作效率，从而提高代码执行效率。但这仅适用于简单的if跳转，但对于Switch跳转，CPU则没有太好的解决办法，因为Switch本质上是据索引，是从地址数组里取地址再跳转。

## 三、思考和方案假设 ##

要提高代码执行效率，一个重要的实现原则就是尽量避免CPU把流水线清空，从Stack Overflow上的讨论结果来看，通过提高分支预测的成功率，是可以降低CPU对流水线清空的概率。那么，除了在硬件层面，是否可以考虑代码层面帮CPU把判断提前，来提高代码执行效率呢？

## 四、方案验证 ##

在Dubbo的ChannelEventRunnable里有一个Switch来判断channel state。当一个channel建立起来之后，超过99.9%的情况，它的state都是ChannelState.RECEIVED，我们可以考虑，把这个判断提前。

以下通过JMH来验证，把判断提前后是否就可以提高代码执行效率。

public class TestBenchMarks {\tpublic enum ChannelState {\t\tCONNECTED, DISCONNECTED, SENT, RECEIVED, CAUGHT\t}\t@State(Scope.Benchmark)\tpublic static class ExecutionPlan {\t\t@Param({ \u0026quot;1000000\u0026quot; })\t\tpublic int size;\t\tpublic ChannelState[] states = null;\t\t@Setup\t\tpublic void setUp() {\t\t\tChannelState[] values = ChannelState.values();\t\t\tstates = new ChannelState[size];\t\t\tRandom random = new Random(new Date().getTime());\t\t\tfor (int i = 0; i \u0026lt; size; i++) {\t\t\t\tint nextInt = random.nextInt(1000000);\t\t\t\tif (nextInt \u0026gt; 100) {\t\t\t\t\tstates[i] = ChannelState.RECEIVED;\t\t\t\t} else {\t\t\t\t\tstates[i] = values[nextInt % values.length];\t\t\t\t}\t\t\t}\t\t}\t}\t@Fork(value = 5)\t@Benchmark\t@BenchmarkMode(Mode.Throughput)\tpublic void benchSiwtch(ExecutionPlan plan, Blackhole bh) {\t\tint result = 0;\t\tfor (int i = 0; i \u0026lt; plan.size; ++i) {\t\t\tswitch (plan.states[i]) {\t\t\tcase CONNECTED:\t\t\t\tresult += ChannelState.CONNECTED.ordinal();\t\t\t\tbreak;\t\t\tcase DISCONNECTED:\t\t\t\tresult += ChannelState.DISCONNECTED.ordinal();\t\t\t\tbreak;\t\t\tcase SENT:\t\t\t\tresult += ChannelState.SENT.ordinal();\t\t\t\tbreak;\t\t\tcase RECEIVED:\t\t\t\tresult += ChannelState.RECEIVED.ordinal();\t\t\t\tbreak;\t\t\tcase CAUGHT:\t\t\t\tresult += ChannelState.CAUGHT.ordinal();\t\t\t\tbreak;\t\t\t}\t\t}\t\tbh.consume(result);\t}\t@Fork(value = 5)\t@Benchmark\t@BenchmarkMode(Mode.Throughput)\tpublic void benchIfAndSwitch(ExecutionPlan plan, Blackhole bh) {\t\tint result = 0;\t\tfor (int i = 0; i \u0026lt; plan.size; ++i) {\t\t\tChannelState state = plan.states[i];\t\t\tif (state == ChannelState.RECEIVED) {\t\t\t\tresult += ChannelState.RECEIVED.ordinal();\t\t\t} else {\t\t\t\tswitch (state) {\t\t\t\tcase CONNECTED:\t\t\t\t\tresult += ChannelState.CONNECTED.ordinal();\t\t\t\t\tbreak;\t\t\t\tcase SENT:\t\t\t\t\tresult += ChannelState.SENT.ordinal();\t\t\t\t\tbreak;\t\t\t\tcase DISCONNECTED:\t\t\t\t\tresult += ChannelState.DISCONNECTED.ordinal();\t\t\t\t\tbreak;\t\t\t\tcase CAUGHT:\t\t\t\t\tresult += ChannelState.CAUGHT.ordinal();\t\t\t\t\tbreak;\t\t\t\t}\t\t\t}\t\t}\t\tbh.consume(result);\t}}

验证说明：

*  benchSiwtch里是纯Switch判断；
 *  benchIfAndSwitch里用一个如果提前判断状态是否`ChannelState.RECEIVED`。

基准测试结果是：

Result \u0026quot;io.github.hengyunabc.jmh.TestBenchMarks.benchSiwtch\u0026quot;:  576.745 ±(99.9%) 6.806 ops/s [Average]  (min, avg, max) = (490.348, 576.745, 618.360), stdev = 20.066  CI (99.9%): [569.939, 583.550] (assumes normal distribution)# Run complete. Total time: 00:06:48Benchmark                         (size)   Mode  Cnt     Score    Error  UnitsTestBenchMarks.benchIfAndSwitch  1000000  thrpt  100  1535.867 ± 61.212  ops/sTestBenchMarks.benchSiwtch       1000000  thrpt  100   576.745 ±  6.806  ops/s

可以看到，提前if判断提高了近3倍的代码效率，这种技巧可以放在性能要求严格的地方。。

## 五、总结 ##

*  开关对于CPU来说难以做分支预测。
 *  某些Switch条件如果概率比较高，可以在代码层设置提前if判断，充分利用CPU的分支预测机制。

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